资源中心

• • 如何通过TurboID邻近标记研究低丰度蛋白相互作用？

  在细胞复杂的蛋白质网络中，低丰度蛋白扮演着关键调控角色，例如转录因子、信号通路调节因子和表观遗传调控因子。然而，由于其天然丰度低、表达时空特异、与互作伴侣结合弱或瞬时，免疫共沉淀（Co-IP）和拉下（pull-down）等方法往往难以捕获其真实的互作网络。邻近标记（Proximity Lab

• • 蛋白–蛋白互作网络分析工具与可视化教程

  在生命系统中，蛋白质从不“单打独斗”，而是通过相互作用构建起复杂的信号转导网络、调控网络及代谢网络。蛋白–蛋白互作（Protein–Protein Interactions, PPI）网络分析，不仅有助于识别关键功能蛋白和通路节点，还常常揭示隐藏的生物学机制，推动疾病标志物或药物靶点的发现。

• • iTRAQ与TMT、无标记蛋白质组学的核心差异

  在现代蛋白质组学研究中，蛋白定量方法的选择至关重要。随着质谱技术的发展，iTRAQ（Isobaric Tags for Relative and Absolute Quantitation）、TMT（Tandem Mass Tag）与无标记（Label-Free）定量成为三种主流定量策略，广

• • 免疫沉淀与共免疫沉淀的区别

  在生命科学研究中，理解蛋白质如何彼此协作，是揭示信号转导、转录调控、疾病机制等核心生物学过程的基础。免疫沉淀（Immunoprecipitation, IP）与共免疫沉淀（Co-immunoprecipitation, Co-IP）是研究蛋白互作网络的经典工具，尤其在蛋白组学和细胞信号通路研

• • 为什么Co‑IP实验失败？常见问题及解决方案

  免疫共沉淀（Co-immunoprecipitation, 简称Co‑IP）是研究蛋白-蛋白相互作用的经典技术，因其操作相对简便、特异性强、可用于天然状态下的互作验证，广泛应用于信号通路解析、复合物构建与功能机制研究等领域。然而，尽管Co‑IP在文献中应用频繁，实验失败率却不容忽视。许多科研

• • 如何提高PPI实验结果的可靠性和可重复性？

  蛋白质之间的相互作用（Protein-Protein Interactions, PPI）在细胞信号传导、代谢调控和疾病机制中扮演关键角色。随着组学技术的发展，PPI研究已成为生命科学领域的热点。然而，受限于实验体系的复杂性与非特异性干扰，PPI实验结果常出现重复性差、假阳性高等问题。提升实

• • 如何构建和分析蛋白-蛋白相互作用网络？

  在细胞中，蛋白-蛋白相互作用（Protein-Protein Interaction, PPI）构成了生物过程的通讯枢纽。蛋白质往往不是孤立发挥功能，而是通过与其他蛋白的结合、聚集、调控，形成复杂的生物网络。所谓蛋白-蛋白相互作用网络，即是将这些分子关系以系统图谱方式表达：每个节点代表一个蛋

• • 什么是PPI预测？

  在细胞内部，蛋白质是功能执行的核心角色。然而，单个蛋白质往往难以独立完成复杂任务，大多数生物功能的实现依赖于蛋白质之间的相互作用（Protein-Protein Interactions, PPIs）。这些互作不仅参与信号转导、代谢调控、免疫应答等生命过程，更在疾病发生发展中扮演关键角色。然

• • 蛋白质相互作用（PPIs）检测方法

  在细胞中，蛋白质以动态复杂的网络方式相互作用，形成蛋白质相互作用网络（Protein-Protein Interactions, PPIs），共同调控信号转导、代谢、细胞周期乃至疾病发生发展。因此，准确解析蛋白质相互作用关系，是理解生命系统功能与病理机制的关键。 一、什么是蛋白质相互作用（

• • 基于TMT标记的磷酸化蛋白定量技术

  蛋白质磷酸化是真核细胞中最常见、最重要的翻译后修饰（Post-translational Modification, PTM）之一。它广泛参与细胞增殖、凋亡、代谢、应激响应等关键生物学过程，在癌症、自身免疫疾病、神经退行性疾病等重大疾病中扮演着核心角色。然而，磷酸化修饰具有 动态性强、丰度低